基于神经网络的水泥回转窑控制系统研究

水泥回转窑的工作过程是水泥生产中的核心部分,它的生产过程是一个具有大惯性,纯滞后,非线性和强耦合的过程,建立精确的复杂模型非常困难,针对水泥回转窑工作过程中起关键作用的物料温度、窑转矩、含量,用ART-2和BP两种神经网络进行数据融合、分类,得到能较准确反映现场的工况信息,达到对回转窑电机的控制。     

基于神经网络的回转窑建模及其优化控制设计

实现水泥回转窑温度稳定性控制,水泥回转窑熟料煅烧是一个涉及传质、传热和物理化学反应的复杂多变量、多扰动非线性过程。为了稳定回转窑烧成温度以提高孰料烧成质量,降低能耗,传统的控制方法,存在干扰大,稳定时间长等问题。在分析水泥回转窑工艺的基础上,采用Elman神经网络建立回转窑系统的模型,提出BP神经网络的PID控制方法,根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以达到性能指标,设计了回转窑温度优化控制器,具有超调量小、动态性好、收敛速度快和控制精度高等优点。进行仿真的结果表明,回转窑烧成带温度逐渐趋于稳定,实现了对水泥回转窑的优化控制。     

螺旋分级过程数学模型研究及应用

磨矿分级过程具有多变量、非线性等特点,基于多元回归理论的数学模型难以满足精度要求,迅速发展的神经网络技术可以建立高精度的变量间的非线性映射模型。在已有螺旋分级机基本模型的基础上,利用RBF神经网络建立螺旋分级机的数学模型,并用遗传算法对神经网络进行优化。用某选矿厂两段磨矿分级回路的实际生产数据进行了仿真实验,仿真结果表明,模型精度满足工艺要求。     

模糊神经网络预测控制在配料系统中的应用

针对水泥生产过程中皮带配料系统的惯性、滞后、非线性及现场干扰频繁等特点,设计一种模糊神经网络预测控制算法,将模糊控制、神经网络与预测控制相结合,增强算法的自学习、跟踪与抗干扰能力,神经网络预测模型有效地补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性.将该控制算法用于皮带配料控制系统中,仿真结果表明,物料流量控制效果优于传统的P...     

动态递归小波神经网络在回转窑故障诊断中的应用

针对回转窑作为一个复杂的非线性系统而难以提取有效故障特征的问题,构造了一种动态递归小波神经网络。采用基于梯度符号变化的变学习率以及引入动量项的算法,以回转窑窑尾温度、分解炉温度、窑尾负压、窑头负压、窑头温度、烧成带温度、窑电流、筒体表面温度8个物理量,作为神经网络的8个输入节点,将小波神经网络理论较好地应用在回转窑故障诊断中。归纳了回转窑的主要故障及现象。采用动态递归小波神经网络,从输出层反馈到输入层形成关联层,以存储上一时刻的输出信息。小波神经网络在网络训练时可以有效地利用输出信号。对回转窑故障数据进行归一化处理并作为网络的输入向量,再用小波函数代替神经网络中的激励函数,以故障序列作为网络的输出向量。试验仿真结果表明,该网络具有较好的故障识别率和时间收敛性能。     

基于神经网络的聚氯乙烯汽提过程自适应解耦控制

聚氯乙烯汽提过程具有高度非线性和时变性等特点,是一类复杂的非线性工业过程.首先基于动态模糊神经网络建立了数据驱动的聚氯乙烯树脂（PVC）汽提过程的被控对象模型;然后采用一种神经网络分散式解耦控制器对汽提过程进行解耦,得到浆料流量-塔顶温度和蒸汽流量-塔底温度两个单变量系统;最后采用BP神经网络PID控制器对系统进行控制.仿真实验结果验证了所提出集成控制策略的有效性.     

基于Bagging集成的球团矿烧结过程混合建模

链篦机回转窑球团矿烧结过程是典型的热工过程,具有非线性、高耦合和大滞后的特点.要建立精确可靠的机理模型十分困难.此外,简化和假定条件与实际过程之间往往存在偏差,因此,单纯利用机理建模方法对球团矿烧结过程进行建模具有一定的局限性.考虑到球团矿烧结过程的复杂性和单纯机理模型的局限性,在机理模型的基础上,利用神经网络集成进行灰箱模型建模,以BP神经网络为集成的个体网络,采用Bagging法来生成样本集,样本用来训练个体网络.结果显示,混合模型具有更高的精度,是一种更优的模型.     

基于模糊算法的水泥烧成控制系统研究

针对水泥生产中的核心环节--烧成系统具有非线性、大滞后且难以建立精确数学模型的特点,采用可编程控制器(PLC)结合模糊算法实现水泥回转窑煅烧过程的控制.结果表明,基于该方法的控制系统抗干扰能力强,实现简单,具有良好的调节品质.     

基于模糊神经网络的混凝沉淀投药控制

根据已有的资料分析了自来水混凝沉淀过程多变量影响因素和特点,找出了影响混凝沉淀过程的主要变量是进水流量、进水浊度、原水pH值、进水温度.根据高木-关野模糊系统和神经网络非线性逼近的特点,提出了建立混凝沉淀加药控制模型的模糊适用度加神经网络的集成模糊神经网络控制方法.还结合某自来水厂的具体现场数据进行了仿真模型研究和现场的实验,实验表明控制精度满足要求,运行正常.     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.